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  <title> 项目6 </title>
  
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<meta property="og:description" content="用 python 做计算器，做数学题 1. 实验目的 1. 了解一种“解释型语言” 2. 使用 python 做一些简单的科学计算  2. 实验环境 编程工具：python3.8 IDLE 操作系统：Windows  环境准备 由于python的安装过程并不复杂，这里简单描述一下。
1. 下载安装 python 官网下载最新版本 ：https://www.python.org/downloads/, 下载完安装即可。
2. 添加路径 找到python的安装路径，将其中一个叫Scripts的文件夹路径添加到Path中。
以我的设置为例子，Scripts的文件夹路径：
添加路径:此电脑-属性-高级系统设置-高级-环境变量：
打开IDLE：
现在可以使用 python 了。
3. 使用 python 求解 1. 选择2个高等数学上的作业，如泰勒分解、公式化简、解方程等。   安装 sympy
 Sympy是一个数学符号库（sym代表了symbol，符号），包括了积分，微分方程等各种数学运算方法，为python提供了强大的数学运算支持。对于图像来说，虽然都是做离散的计算，操作最多的还是numpy里的数组，但实际上，这个库包含了积分微分，三角等最基本的数学运算，可以说是工科最基本的，用起来媲美matlab。
 sympy 的安装也十分简单：win &#43; R 打开cmd 命令窗口，输入命令:
pip install sympy 等待一小会儿即可安装成功。
  用 sympy 解方程
解二元一次方程: x^3 &#43; 2x^2 &#43; 4x &#43; 8 = 0" />
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<meta name="twitter:description" content="用 python 做计算器，做数学题 1. 实验目的 1. 了解一种“解释型语言” 2. 使用 python 做一些简单的科学计算  2. 实验环境 编程工具：python3.8 IDLE 操作系统：Windows  环境准备 由于python的安装过程并不复杂，这里简单描述一下。
1. 下载安装 python 官网下载最新版本 ：https://www.python.org/downloads/, 下载完安装即可。
2. 添加路径 找到python的安装路径，将其中一个叫Scripts的文件夹路径添加到Path中。
以我的设置为例子，Scripts的文件夹路径：
添加路径:此电脑-属性-高级系统设置-高级-环境变量：
打开IDLE：
现在可以使用 python 了。
3. 使用 python 求解 1. 选择2个高等数学上的作业，如泰勒分解、公式化简、解方程等。   安装 sympy
 Sympy是一个数学符号库（sym代表了symbol，符号），包括了积分，微分方程等各种数学运算方法，为python提供了强大的数学运算支持。对于图像来说，虽然都是做离散的计算，操作最多的还是numpy里的数组，但实际上，这个库包含了积分微分，三角等最基本的数学运算，可以说是工科最基本的，用起来媲美matlab。
 sympy 的安装也十分简单：win &#43; R 打开cmd 命令窗口，输入命令:
pip install sympy 等待一小会儿即可安装成功。
  用 sympy 解方程
解二元一次方程: x^3 &#43; 2x^2 &#43; 4x &#43; 8 = 0"/>

  
  
  
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    <h1 id="用-python-做计算器做数学题">用 python 做计算器，做数学题</h1>
<h2 id="1-实验目的">1. 实验目的</h2>
<pre><code>1. 了解一种“解释型语言”
2. 使用 python 做一些简单的科学计算
</code></pre>
<h2 id="2-实验环境">2. 实验环境</h2>
<pre><code>编程工具：python3.8 IDLE
操作系统：Windows
</code></pre>
<h3 id="环境准备">环境准备</h3>
<p>由于python的安装过程并不复杂，这里简单描述一下。</p>
<h4 id="1-下载安装">1. 下载安装</h4>
<p>python 官网下载最新版本 ：<a href="https://www.python.org/downloads/">https://www.python.org/downloads/</a>, 下载完安装即可。</p>
<h4 id="2-添加路径">2. 添加路径</h4>
<p>找到python的安装路径，将其中一个叫Scripts的文件夹路径添加到Path中。</p>
<p>以我的设置为例子，Scripts的文件夹路径：</p>
<p><img src="/img/scriptsPath.png" alt=""></p>
<p>添加路径:此电脑-属性-高级系统设置-高级-环境变量：</p>
<p><img src="/img/addPath.png" alt=""></p>
<p>打开IDLE：</p>
<p><img src="/img/python.png" alt=""></p>
<p>现在可以使用 python 了。</p>
<h3 id="3-使用-python-求解">3. 使用 python 求解</h3>
<h4 id="1-选择2个高等数学上的作业如泰勒分解公式化简解方程等">1. 选择2个高等数学上的作业，如泰勒分解、公式化简、解方程等。</h4>
<ol>
<li>
<p>安装 sympy</p>
<blockquote>
<p>Sympy是一个数学符号库（sym代表了symbol，符号），包括了积分，微分方程等各种数学运算方法，为python提供了强大的数学运算支持。对于图像来说，虽然都是做离散的计算，操作最多的还是numpy里的数组，但实际上，这个库包含了积分微分，三角等最基本的数学运算，可以说是工科最基本的，用起来媲美matlab。</p>
</blockquote>
<p>sympy 的安装也十分简单：win + R 打开cmd 命令窗口，输入命令:</p>
<pre><code>pip install sympy
</code></pre><p>等待一小会儿即可安装成功。</p>
</li>
<li>
<p>用 sympy 解方程</p>
<p>解二元一次方程: x^3 + 2x^2 + 4x + 8 = 0</p>
<p><img src="/img/11.png" alt="">
由于计算过程要用到 sympy 库，因此首先第一行代码导入 sympy 库，solve是求解函数，其中，&quot;**&ldquo;运算符的作用是进行乘方运算，<code>a**b</code>表示a的b次方。</p>
<p>方程的解是-2， -2i，2i。</p>
</li>
<li>
<p>用 sympy 计算泰勒级数</p>
<p>将<code>1/cos(x)</code>的麦克劳林级数，分别展开至 O(x^6)和O(x^10)项</p>
<p><img src="/img/12.png" alt=""></p>
</li>
</ol>
<h4 id="2-选择2个线性代数上的作业如求dot逆矩阵等最好会解方程">2. 选择2个线性代数上的作业，如求dot、逆矩阵等，最好会解方程。</h4>
<ol>
<li>
<p>安装 numpy</p>
<blockquote>
<p>NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库，支持大量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。NumPy 通常与 SciPy（Scientific Python）和 Matplotlib（绘图库）一起使用， 这种组合广泛用于替代 MatLab，是一个强大的科学计算环境，有助于我们通过 Python 学习数据科学或者机器学习。SciPy 是一个开源的 Python 算法库和数学工具包。SciPy 包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。Matplotlib 是 Python 编程语言及其数值数学扩展包 NumPy 的可视化操作界面。它为利用通用的图形用户界面工具包，如 Tkinter, wxPython, Qt 或 GTK+ 向应用程序嵌入式绘图提供了应用程序接口（API）</p>
</blockquote>
<p>NumPy 是一个运行速度非常快的数学库，主要用于数组计算，包含：</p>
<pre><code> 一个强大的N维数组对象ndarray
 广播功能函数
 整合 C/C++/Fortran 代码的工具
 线性代数、傅里叶变换、随机数生成等功能
</code></pre>
<p>numpy 的安装：
打开cmd 命令窗口，输入命令：</p>
<pre><code>pip install numpy
</code></pre></li>
<li>
<p>用 numpy 求矩阵乘积 dot</p>
<p>求矩阵[[1,2],[3,4]]与[[11,12],[13,14]]的乘积。</p>
<p><img src="/img/13.png" alt=""></p>
<p>numpy.dot() 对于两个一维的数组，计算的是这两个数组对应下标元素的乘积和(数学上称之为内积)；对于二维数组，计算的是两个数组的矩阵乘积；对于多维数组，它的通用计算公式如下，即结果数组中的每个元素都是：数组a的最后一维上的所有元素与数组b的倒数第二位上的所有元素的乘积和： <code>dot(a, b)[i,j,k,m] = sum(a[i,j,:] * b[k,:,m])</code>。</p>
</li>
<li>
<p>用 numpy 求矩阵逆和求解矩阵</p>
<p><img src="/img/14.png" alt=""></p>
<p>求解：</p>
<p><img src="/img/15.png" alt=""></p>
</li>
</ol>

  
  </div>
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